增强您的混合云：弥合性能差距的行之有效的步骤

混合云是企业实现现代化、同时确保现有基础设施可靠性的首选策略。通过将本地系统与云环境相结合，组织可以释放数据的全部潜力、增强敏捷性并优化工作负载。这种方法可以无缝访问关键数据，消除孤岛，并提高整体运营效率。随着数据量不断增长，解决方案不仅必须满足当前需求，还必须提供支持未来需求的灵活性。超过一半的组织优先考虑将其云功能与可用资源相结合，以有效管理集成，利用新兴技术。

生成式人工智能 (GenAI) 和自动化通常被视为数据到达云端后即可应用的工具，但在当今的环境下，它们必须成为组织更广泛的混合云战略的组成部分。无论是利用大型机数据、迁移到云端，还是优化基于云的应用程序，人工智能和自动化都不再是可选的，而是必不可少的。这些工具现在填补了经常造成采用障碍的空白，帮助组织克服集成和安全等挑战。它通过简化迁移、提高敏捷性、提高成本效率和推动创新，确保云投资得到充分实现。

对于希望通过混合方法实现 IT 战略现代化的组织来说，需要通过无缝数据集成、智能聊天机器人功能、代码分析和面向未来的应用程序来利用 GenAI 和自动化。通过在这些领域进行投资，IT 高管可以解决常见的混合 IT 挑战，并为未来做好准备。

另请参阅： 混合云的力量实际上意味着什么？

与人工智能和自动化的无缝数据集成

IT 领导者面临的主要挑战是访问大型机数据并将其与云源集成。这些障碍使组织历来难以快速利用数据，从而减慢了进展并阻碍了他们利用新兴机会的能力。为了优化混合 IT 环境，组织应利用人工智能驱动的自动化工具来无缝管理本地和云系统之间的数据移动。这些工具可实现数据集成自动化，消除人工干预，并确保关键工作负载保留在核心系统上，同时将数据路由到云环境，以实现可扩展存储、高级分析和人工智能驱动的见解。

这在实践中是如何工作的：人工智能驱动的数据编排工具分析数据并将其路由到适当的环境（本地或云），无需人工干预。例如，敏感或高速数据保留在本地，而其他数据则发送到云以实现经济高效的存储和增强的处理能力。人工智能持续监控数据流，确保数据保持最新并可跨平台访问，从而实现更快的洞察和更好的决策。这些工具还可以自动执行数据清理、转换和丰富，从而简化分析或机器学习模型的数据准备工作。

通过自动化本地和云系统之间的数据移动，组织可以确保实时访问关键数据，而无需人工干预。无论是在核心系统上保持高速处理，还是将数据路由到云端以进行可扩展的存储和分析，Rocket 的解决方案都能优化数据流、提高数据质量，并以最小的干扰支持持续创新。

另请参阅： 引领混合云采用的下一个时代

在混合环境中启用智能聊天机器人功能

由 AI 驱动的智能聊天机器人在确保混合 IT 环境满足企业需求方面发挥着关键作用。尽管许多聊天机器人能够处理整个文档，但由于对信任、安全性和适当访问控制的担忧，组织常常犹豫是否为敏感数据部署它们。仅仅依赖基本的关键字搜索或标题和标签等结构化数据可能会导致关键洞察无法得到利用，从而导致错失机会并使用户感到沮丧。

在混合 IT 设置中，缺乏与企业系统深度集成的聊天机器人无法准确地将用户查询转换为正确的应用程序编程接口 (API) 调用，这些调用是一组协议，允许应用程序访问和检索来自其他系统的数据，从合同、临床记录或政策等关键来源提取信息。这种缺乏连接性会导致答案不完整或不准确。为了确保混合解决方案完全有效，聊天机器人必须能够跨本地和云环境无缝访问和处理不同的数据类型。

为了维持强大的混合 IT 系统，企业必须优先考虑能够导航非结构化数据、与现有基础设施顺利集成并遵守安全和合规标准的聊天机器人。通过利用按需矢量化、多种大型语言模型 (LLM) 和用户友好界面等技术，企业可以确保其人工智能聊天机器人提供精确、可操作的见解，同时提高生产力、降低成本和维护治理。这种方法是避免混合 IT 系统差距和充分发挥人工智能潜力的关键。

代理人工智能和就地智能的兴起

混合 IT 正在掀起新的篇章——由代理人工智能和向就地数据智能的转变所定义。借助现代化云平台 (MCP)，应用程序和数据与人工智能直接互操作变得更加容易。这一发展消除了企业现代化最持久的障碍之一：需要昂贵且复杂的数据转换工作。人工智能现在可以满足数据所在的位置，而不是重组数据以适应人工智能模型。这种架构转变为新型智能代理铺平了道路，这些智能代理可以使用现有格式、模型和操作框架跨异构系统进行操作。

这一进步给仍然依赖大型机和核心系统数据的企业带来了巨大的影响。几十年来，如果没有复杂的提取或复制工作流程，就很难实时访问这些数据。现在，组织可以直接利用人工智能处理现有数据，释放有价值的见解，而无需从记录系统中移动敏感或受监管的信息。其结果是一种现代化战略，可以在不牺牲治理、安全性或控制的情况下增强数据效用。

代理人工智能还使业务分析师能够更轻松地在分散的环境中进行操作。分析师现在可以通过智能接口访问和使用来自大型机、应用程序遥测、性能日志和操作指标的信息，而不是依赖技术团队从不同的系统中提取数据。这些人工智能驱动的界面抽象了系统级的复杂性，使分析师能够生成支持现代化目标的高质量见解，而无需在每个数据源方面拥有深厚的专业知识。

当人工智能处理来自多个系统的数据时，代理平台可以保持从源到输出的完整谱系可见性。这种端到端的透明度确保企业不仅了解使用了哪些数据，还了解数据如何在应用程序之间流动、发生了哪些转换以及通知了哪些决策。在高度监管的环境中，这种级别的可追溯性对于审计和合规性至关重要，同时也为持续优化奠定了基础。

也许最重要的是，代理界面降低了人工智能采用的进入门槛。团队可以与熟悉的应用程序和系统进行交互，而智能代理则在后台完成繁重的工作，而不是构建自定义管道或部署复杂的数据基础设施。这减少了从混合数据环境中提取价值通常所需的时间、成本和技能，从而将混合 IT 从结构必要性转变为战略优势。

人工智能支持的代码分析

每个现代化项目都是不同的。更新核心系统基础设施时有很多选择——重新平台、重新托管、直接迁移等——并且组织可以为每个单独的应用程序采取不同的路径。移民和现代化也充满风险。很难预测所有依赖关系并确保过渡期间的正常运行时间。此外，随着时间的推移和团队的更替，现代化所涉及的风险程度也会增加。替换或重写应用程序（这两种方法目前的失败率都很高）将变得更没有吸引力。

利用大型机系统的行业应对一系列独特的现代化挑战。当前代码库与有效云性能所需的位置之间的距离可能太大，组织无法在内部处理。幸运的是，现在人工智能技术的存在可以简化现代化过程的这一部分。

根据 Forrester 最近的一项调查，三分之二的受访者表示人工智能提高了 IT 现代化效率。 59% 的受访者还表示，它提高了员工和客户的能力。这对于迁移和现代化来说是个好消息，因为领导者在对其 IT 组织进行重大变革的同时，正在努力平衡速度、成本和性能。

如今，团队可以使用人工智能驱动的代码分析工具，这些工具能够自动分析和重构“遗留”代码。公司无需招聘日益稀缺的本地工程技能，而是可以使用这些解决方案来加速现代化进程，而不会增加风险。除了重构之外，人工智能还可以帮助验证迁移的工件，比较原始系统和转换后的系统之间的行为和结果，以确保功能等效。这极大地提高了转换过程的效率和可靠性，这在处理复杂的企业系统时至关重要。

最好的解决方案更进一步，编写灵活的代码将大型机与云服务集成，并启用可以在系统之间自动同步数据的工具。此同步功能可确保跨环境的一致性并减少数据对齐所涉及的手动开销，从而简化了迁移过程。

因此，开发人员可以更多地关注创新，而不是迁移执行，从而为 IT 组织创造更多能力，并确保现代化环境既高性能又符合业务需求。

通过混合 IT 环境中的 AI 集成实现面向未来

IT 现代化是一个持续的过程。将某些工作负载迁移到云端只是实现价值和混合 IT 性能最大化的第一步。技术正在以惊人的速度发生变化，因此公司必须确保其本地基础设施能够面向未来。在混合 IT 设置中，本地应用程序和工作负载必须能够扩展并适应云中的对应应用程序和工作负载。随着云创新的加速和竞争的加剧，实现这一目标只会变得更具挑战性。

除了使用人工智能支持一次性现代化之外，人工智能还可以帮助保持大型机和本地技术的更新，以实现混合操作。例如，依赖于在核心系统上运行的应用程序的公司需要一种随着时间的推移自动识别和持续更新代码的方法。领导者未来的发展模式不会是再等 10 到 20 年才进行彻底的变革。更好的策略是使本地环境与云和云原生服务保持同步。人工智能驱动的面向未来的工具可降低企业风险和对专业技能的依赖。

采用混合云不再只是平衡本地和云环境，而是为效率、可扩展性和安全性奠定基础，从而推动长期业务成功。通过将 GenAI、自动化和现在的代理 AI 功能集成到混合 IT 战略中，组织可以消除关键的采用障碍，释放数据的全部潜力，并使其基础设施面向未来。这不仅优化了 IT 运营，还推动了更广泛的业务创新，使公司能够在快速变化的数字世界中保持竞争力和敏捷性。